난 문관데 통계봐야해서 중심극한정리부터 보는 중이거든
'모집단이 「평균이 μ이고 표준편차가 σ인 임의의 분포」을 이룬다고 할 때, 이 모집단으로부터 추출된 표본의 「표본의 크기 n이 충분히 크다」면 표본 평균들이 이루는 분포는 「평균이 μ 이고 표준편차가σ/√n인 정규분포」에 근접한다'
라는데 보통 사람들이 쓰는 표본은 모집단의 평균과 표준편차를 모르는데 요거를 어캐 써먹는지 모르겠네. 표본을 보통 한번 표집하는데 표본 평균의 분포를 어캐 추측하는지도 모르겠고..
걍 초반부터 막히는데 어떻게 잘 배우냐...
'모집단이 「평균이 μ이고 표준편차가 σ인 임의의 분포」을 이룬다고 할 때, 이 모집단으로부터 추출된 표본의 「표본의 크기 n이 충분히 크다」면 표본 평균들이 이루는 분포는 「평균이 μ 이고 표준편차가σ/√n인 정규분포」에 근접한다'
라는데 보통 사람들이 쓰는 표본은 모집단의 평균과 표준편차를 모르는데 요거를 어캐 써먹는지 모르겠네. 표본을 보통 한번 표집하는데 표본 평균의 분포를 어캐 추측하는지도 모르겠고..
걍 초반부터 막히는데 어떻게 잘 배우냐...
통계적 추론이 러떻게 이루어 지는지 큰 그림으로 먼저 접근해봐 ㅇㅇ 식으로 외우다가 숲을 보니까 뭘 하는 학문인지 보이면 그 때부턴 술술 나갈거임 - dc App
댓글보고 좀 더 공부해보니 알아냄 ㅋㅋㅋ 그니까 표본을 한번 표집하더라도 표준오차를 통해서 모평균의 구간을 추정하는거네 근데 궁금한게 원래 표준오차에는 모분산인 σ가 들어가는데 이걸 추정해서 s로 쓰더라고? 안그래도 95% 신뢰수준에서 구간을 구하는거라 오류가 생기는데, 저렇게 분산까지 추정해서 써도 되는거임? 그런 오차에 대해서 다루는 글은 찾고 싶어도 없길래 궁금해서 물어본다...
그런 귀하를 위한 t test
'그런 오차'가 윗 댓이 이야기한 표준정규분포 -> T 분포로 바뀌는 과정에서 분포의 꼬리가 두꺼워지면서 오차가 커지는 과정임
T분포로 바뀌는 과정을 이제 깨달았다 ㅋㅋㅋㅋ 고맙다. 점점 발전하는 것 같아.
보다보면 쉬워진다
좋은 책 잡아서 기초통계학부터 다시 공부해봐